在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决定。以下您将找到 Google BigQuery 和 VictoriaMetrics 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Google BigQuery 和 VictoriaMetrics 在涉及时序数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据和访问该数据的查询模式所致。本文并不打算论证哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Google BigQuery 与 VictoriaMetrics 细分
 |
 |
|
| 数据库模型 | 数据仓库 |
时序数据库 |
| 架构 | BigQuery 是由 Google Cloud Platform 提供的完全托管、无服务器的数据仓库。它专为高性能分析而设计，并利用 Google 的基础设施进行数据处理。BigQuery 使用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。数据在 Google Cloud 区域内的多个可用区之间自动分片和复制 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用程序，也可以部署为集群设置用于大型应用程序，提供水平可扩展性和复制。 |
| 许可 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 业务分析、大规模数据处理、数据集成 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、DevOps、应用程序性能监控 |
| 可扩展性 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需预先进行容量规划 |
水平可扩展，支持集群和复制，以实现高可用性和性能 |
正在寻找最有效率的入门方式？
无论您是在寻求成本节约、降低管理开销还是开源，InfluxDB 都能帮助您。
Google BigQuery 概览
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器的数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。
VictoriaMetrics 概览
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时序数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案，帮助个人和组织应对其大数据挑战。VictoriaMetrics 旨在成为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时序数据库。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可用于存储和分析时序数据，尽管它更侧重于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能会显得吃力
VictoriaMetrics 用于时序数据
VictoriaMetrics 专为时序数据而设计，使其成为涉及存储和分析带时间戳数据的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索功能，能够高效处理大量的时序数据。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目 (Projects)：BigQuery 中的项目代表资源的顶级容器，例如数据集、表和视图。
- 数据集 (Datasets)：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表 (Tables)：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 架构 (Schema)：架构定义了表的结构，包括列名、数据类型和约束。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时序 (Time Series)：VictoriaMetrics 以时序的形式存储数据，时序是按时间索引的数据点序列。
- 指标 (Metric)：指标表示随时间跟踪的特定测量值或观察值。
- 标签 (Tag)：标签是与时序关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段 (Field)：字段包含与时序关联的实际数据值。
- 查询语言 (Query Language)：VictoriaMetrics 支持其自身的查询语言，该语言允许用户根据特定条件检索和分析时序数据。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建在 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。BigQuery 的核心是使用名为 Capacitor 的列式存储格式，该格式可实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据在多个存储节点之间自动分区和分布，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，从而消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式：Single-server-VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics Cluster。Single-server-VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地进行垂直扩展，并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics Cluster 由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在要求苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户能够选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。
免费时序数据库指南
获取关于替代方案和选择数据库的关键要求的全面评述。
Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 实现了高效的数据压缩和快速的查询性能，使其适用于大规模数据分析。
与 Google Cloud 集成
BigQuery 与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松地从各种来源摄取、处理和分析数据。
机器学习集成
BigQuery ML 使用户能够直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时序数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效地处理每秒数百万个指标，并为实时分析提供快速的查询执行。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展，使用户能够随着数据量和需求的增长来扩展其监控和时序数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 为管理时序数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询功能有助于最大限度地降低运营成本，同时保持高性能。
Google BigQuery 用例
商业智能和报告
BigQuery 广泛用于商业智能和报告，使用户能够分析大量数据并生成洞察力以辅助决策。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（例如 Google Data Studio 和 Tableau）的无缝集成使其成为此用例的理想解决方案。
机器学习和预测分析
BigQuery ML 使用户能够直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。BigQuery 的快速查询性能以及对大规模数据处理的支持使其适用于预测分析用例。
数据仓库和 ETL
BigQuery 的分布式架构和列式存储格式使其成为数据仓库和 ETL（提取、转换、加载）工作流的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源摄取和处理数据的过程。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，允许组织从各种系统和应用程序收集、存储和分析指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、排除问题并深入了解系统行为。
物联网数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时序数据。它可以高效地存储和处理传感器数据，从而实现对物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持对指标进行回顾性分析和预测，以用于容量规划。它允许组织分析历史数据、识别模式和趋势，并就资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，费用取决于数据存储、查询和流式传输。BigQuery 定价主要有两个组成部分
- 存储定价：存储成本基于 BigQuery 中存储的数据量。用户需要为活动存储和长期存储付费，而长期存储对于不经常访问的数据以折扣价提供。
- 查询定价：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以在按需定价（按每次查询处理的数据付费）或固定费率定价（为一定量的查询容量提供固定的每月费用）之间进行选择。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，无需任何许可费。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics，而无需承担任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费服务。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时序数据的最快方式。
